Простая методика A/B тестирования

Предположим, вы изменили сайт. Как понять эффективность внесенных изменений? Большинство владельцев поступают так: замеряют уровень конверсии на старой версии в течение, скажем, месяца. Потом запускают новый вариант и через месяц снова измеряют конверсию. Если продажи повысились, значит, все хорошо.

На самом деле это не так. Полученные результаты трудно назвать точными и, следовательно, нельзя использовать для  дальнейшего развития сайта. Потому что слишком много факторов влияют на конверсию.

Учесть все до единого почти невозможно. Наконец, ошибочно тестировать две разных версии ресурса в разные периоды. Это все равно что сравнивать продажи вязаных шапочек в сентябре и шапок-ушанок в декабре.

В этой статье вы узнаете о простой и точной методике A/B тестирования в качестве оценки эффективности изменений на сайте.

Основное положение

Обе версии сайта (назовем их А и Б) необходимо тестировать одновременно. Причем, новый вариант должен отличаться от оригинального на один элемент.

Здесь сравнивается цвет кнопки «Купить». Как видите, красная кнопка принесла увеличение продаж на 4.5%.

На следующем примере тестируется CTA (призыв к действию).

«Смотреть видео продукта» по сравнению со «Смотреть демо» приносит конверсию выше на 48,2%.

Пошаговая методика A/B тестирования

Определите цель

Определите, чего именно вы хотите достигнуть. От этого зависит выбор элементов для эксперимента. Например, цель интернет-магазина по продаже футболок – повысить продажи. В данном случае могут тестироваться такие элементы как форма заказа, кнопка «Заказать», форма регистрации и т.д.

На посадочных страницах (landing page) – увеличение конверсии в заявки. Поэтому проверяются заголовок, лид-форма, призыв к действию. Все это применимо и к обычному корпоративному сайту.

Определите элементы для тестирования

Тестировать можно любой важный для поставленной цели элемент: заголовки, текст на кнопке, цвет кнопки, форму заказа, УТП (уникальное торговое предложение), цену продукта, дизайн страницы. Чем больше элементов вы протестируете, тем лучше.

Создайте тест

Этот шаг включает 2 этапа:

• творческий – создание новой версии тестируемого элемента;
• технический – создание технологий, с помощью которой вы представите новую версию посетителям. Чаще всего маркетологи пользуются сервисом Content experiments от Google Analytics; заграничными Optimizely и Unbounce; из русскоязычных распространен ABTest.

Ожидание результатов

Тест можно считать законченным в двух случаях. Первый: по истечении заданного времени. Второй: при получении определенного количества целевых действий. Лучше всего, если их будет минимум 2,5-3 тысячи.

Чтобы определить объем выборки (статистически значимое количество посетителей), можно воспользоваться специальным калькулятором (например, сервис surveysystem.com).

Определите победителя

Здесь все просто: каждый из перечисленных сервисов A/B тестирования обладает соответствующим функционалом. При этом у каждого из них есть ряд неудобств: длительность эксперимента (до 4 недель) и достаточное количество трафика (как мы упомянули, это несколько тысяч целевых действий в заданном промежутке времени).

В противом случае, результаты нельзя считать корректными.

Но что делать, если у вас нет возможности соблюсти эти условия?

В одной из ближайших статей вы узнаете как провести A/B тестирование с помощью автоматической подмены контента в сервисе Yagla. Он позволяет протестировать нужные вам элементы страницы даже при низком трафике и определить победителя за короткое время.

Высоких вам продаж!